与垂直数据，突破AI在部分学科/教育场景中的应用瓶颈，赋能降本增效。预计随行 业进入AI深度整合的新阶段，将有更多阶段性原生AI教育软硬件产品涌现，创新教 育模式、重构学习体验。其中，教育智能硬件赛道有望率先得到突破，值得重点关 注。 行业格局方面，在DeepSeek概念火热、用户普遍使用教育行业产品的背景下，对 此轮技术升级响应较快的教育企业产品将吸收更多流量，实现用户增长和获客转 化。中长期来看，DeepSee

、广东、浙江、江苏、山东、福建及上海等省市。其中，北京以37家企业独占鳌头， 广东与浙江紧随其后，分别有14家与12家企业上榜。从城市分布来看，这些企业广泛遍布全国25个省会及经济繁荣的城市。尤为值得关注的是， 百强企业主要植根于京津冀、长三角、珠三角这三大经济高地，其占比分别为40%、31%、20%。 生产制造端 硬件与基础软件 上游厂商 七十年代初，独立数据库公司的崛起推动全球数据库市场快速崛起。 早在2015 年便联合推出了相关产品；MRAM已实现产业化，主要应用于嵌入式存储领域，能大幅降低系统功耗，最高可达90%以上；而RRAM虽 尚未实现大规模商用，但其在存算一体及人工智能领域的潜力值得期待。在全球数据量激增和新型存储技术革新的背景下，智能软件研 发行业将迎来前所未有的发展机遇。 中 产业链中游环节分析 中游分析 智能软件研发企业显现出显著的地域集聚特征，呈现高度集中与区域集群态势。

的业务专家。项目经理需要在启动会议上强调项目的整体目标，以 及各自的职责和期望，以确保团队成员在项目开始时对目标有统一 的理解。 启动会议应准备详细的项目计划，包括但不限于项目的范围、 预算、时间表和主要的里程碑。值得注意的是，项目计划需要与城 市轨道交通行业的实际需求相结合，以确保方案的可行性。会议记 录应详细记录讨论结果，并及时分发给所有项目组成员。 在项目启动之前，需要进行充分的利益相关者分析，识别出所 能源管理与环境保护也是未来城市轨道交通行业关注的重 点。AI 技术能够实时监控列车能耗，优化行驶方式，从而降低能耗 与排放。通过能源管理系统，结合可再生能源的使用，推动轨道交 通的绿色发展。 值得注意的是，随着信息技术的不断演进，轨道交通行业将面 临越来越多的网络安全挑战。因此，构建健全的信息安全防护体系 将成为保障 AI 系统高效运行的重要一环。行业内需加强对网络安 全风险的识别与防 这将不仅是行业自我升级的需要，更是推动城市可持续发展的重要 手段。 9.1.1 国际经验借鉴 在当前城市轨道交通行业中，国际经验的借鉴具有重要意义。 许多国家和地区在城市轨道交通的建设、运营和管理等方面积累了 丰富的经验，值得我们学习和参考。 首先，德国在城市轨道交通的管理与技术系统方面走在了前 列。德国的城市轨道交通系统以其高效、安全和环保著称。通过实 施全自动化列车控制系统，德国的城市轨道交通能够实现大幅度的

泛化能力。 同时，合成数据还有助于缓解数据隐私保护的压力，通过创建匿名化或去标识化的数据 集，为数据的安全共享与高效利用提供了保障。 1.1.1 数据：多措并举缓解短缺状态 �� 然而，值得注意的是，尽管合成数据展现出巨大的应用潜力与优势，但其发展与应用 仍面临着一系列挑战。其中，确保合成数据的真实性与保真度是首要问题，因为基于虚假 或带有偏见的合成数据训练的模型，在真实世界场景中的表现将大打折扣。此外，合成数 尽管大模型在保险行业的应用已初具规模，特别是在客户服务、理赔定损及办公辅助 方面展现出显著成效，但在产品设计及定价、风险评估与管理等更为核心与复杂的业务环 节中，其应用仍处于起步阶段，但潜力巨大，值得深入探讨与拓展。 （2）初期选择试错风险低的场景 在初步接触并验证大模型技术时，保险企业普遍采取了谨慎而务实的策略，优先选择 那些能够直接带来降本增效的用例进行试点。保险公司在最开始探索大模型时，可以快速 计划围绕数据要素 与各行各业的深度融合，部署了包括“数据要素×智能制造”在内的12项重点行动，特别支 持通用及垂直领域人工智能大模型的训练与发展，为人工智能产业的创新发展注入了新 的动力。 值得一提的是，2024年6月5日，工业和信息化部等四部门再次联合印发了《国家人工 智能产业综合标准化体系建设指南（2024版）》，该指南进一步细化了未来两年的工作目标 与任务，不仅重申了提升标准与产

SaaS 服务，降低技术门槛，实现智能 化转型；金融机构和医疗健康行业则需要依赖大模型提升风控、数 据分析与决策支持能力；而教育和电商行业则借助人工智能优化用 户体验及个性化推荐。 市场竞争态势同样值得关注。目前，市场上已经出现了一批成 熟的竞争者，提供多种基于大模型的应用服务。例如，OpenAI 和 Google 等大型科技公司在大模型领域占据了重要市场份额，为企 业客户提供 API 接入 在数据可视化方面，可以采用 ECharts 或 D3.js 等图表库，用 于展示数据分析结果和模型预测。通过动态交互，用户可以点击图 表深入查看数据详情，这增强了用户的理解和使用的便利性。 值得注意的是，安全性和性能是前端设计必须考虑的要素。前 端应采用 HTTPS 协议，确保数据传输的安全性。同时，通过合理 的资源加载策略（如懒加载和按需加载），提高页面的响应速度， 提升用户的访问体验。 考虑 使用透明数据加密（TDE）技术。TDE 可以在不改变应用程序 代码的情况下，自动对整个数据库或特定数据进行加密，增强 整体数据安全性。 3. 在云环境中，数据加密应与密钥管理结合使用。值得引入专门 的密钥管理服务（KMS），确保加密密钥保存在安全的环境 中，并对密钥的使用进行严格的审计和控制。 此外，定期进行安全审计和漏洞扫描，以识别和修补加密系统 中的潜在弱点也是至关重要的。加强员工的安全意识培训，提高对

来发现潜在的新药物靶点。 在临床决策支持方面，AI 生成式大模型能够根据患者的病史和 症状生成诊断和治疗建议。通过实时分析患者的健康数据和医学文 献，模型可以显著提高准确性并降低医疗成本。值得一提的是，这 项技术有助于应对医疗资源短缺的问题，尤其是在偏远地区，医生 可以依赖生成模型提供的智能建议来为患者做出更快的响应。 应用 AI 生成式大模型时，还需考虑一些实际问题。模型的透 制定医疗事件应急处理预案，明确各方责任与流程。  定期进行应急演练，提高医务人员对故障情况的处理能力。 通过以上措施，可以有效降低在 AI 生成式大模型医疗场景应 用中的风险，提高技术的安全性与可靠性。值得注意的是，风险评 估与管理应作为一个持续的过程，定期更新风险评估，确保应对措 施与技术演进保持一致。这种动态管理能够有效应对快速发展的医 疗技术环境，促进 AI 在医疗领域的健康、有序发展。 在伦理和法律 frameworks 的研究方面，AI 在医疗中的使用 也涉及到患者隐私、数据安全等问题。未来需要在多方协作下建立 全面的规制，以适应 AI 技术的迅速发展并保护患者的权益。 另一个值得关注的方向是跨学科合作，以推动 AI 在医疗领域 的深入应用。这可以包括与医学、计算机科学、数据科学等领域的 专家进行更深入的合作，促进技术创新与应用实践的结合。通过共 同参与研究与开发，能够加速从基础研究到临床应用的转化过程。

平台对大量的异构算力缺乏统 一管理和调度框架，算力有效利用率长期难以提升。 体验与效率挑战：大量的AI模型服务以API形式向外输出，当云架构设计不合理时，用户端的 高并发请求极易导致服务崩溃。值得注意的是，AI任务的多样化意味着并非所有AI任务都适 合采用GPU集群方式进行处理。例如一些实时推荐、召回分析、游戏状态管理等场景，需要 在数据库的域内完成模糊查找、匹配等操作，以满足实时性和数据不出域的要求。

还能够优化银行的贷款审批流程。通过整 合多源数据（如征信记录、社交媒体数据等），DeepSeek 可以为 银行提供更全面的客户画像，从而更准确地评估贷款风险，减少不 良贷款率。 在风险管理领域，DeepSeek 的应用同样值得期待。通过对宏 观经济数据、市场波动和客户行为的深度分析，DeepSeek 可以为 银行提供实时的风险评估和预警，帮助其更好地应对市场不确定 性。例如，DeepSeek 可以预测不同经济情景下的贷款违约概率， 衍生特征：计算信贷额度使用率、逾期率等衍生指标。  交互特征：将多个特征组合，如交易金额与交易时间的乘积。 最后，将处理后的数据划分为训练集、验证集和测试集，通常 按 7:2:1 的比例分配，确保模型在训练中能够泛化到新数据。值得 注意的是，金融数据具有时间序列特性，因此在划分数据集时需采 用时间序列交叉验证策略，避免数据泄露。通过以上步骤，可以确 保数据的质量，为后续的模型训练和预测奠定坚实基础。 4.1.1 数据收集与清洗

数据。 此外，定期进行合规性检查和评估，确保所有的处理流程和技 术方案符合法律法规的要求。可以考虑引入第三方专业机构对系统 的合规性进行审核，并在必要时对外部技术供应商的合规性进行尽 职调查。 值得注意的是，各地区的法律法规可能存在差异，因此应对不 同地域的合法性要求进行评估与遵守。在进行技术推广时，要积极 与地方政府、法律专家进行沟通，确保我们的方案符合当地的法规 要求。 为了更直观 AI 技 术，尤其是大数据和机器学习如何在公共安全领域被应用。该书涵 盖了从数据采集、处理到决策支持的各个环节，深入探讨了视频监 控系统如何借助 AI 技术提升威胁检测和事件响应的效率。 还值得一提的是，《深度学习与计算机视觉》这本书，通过对 深度学习算法的讲解，为视频智能挖掘提供了必要的技术背景。书 中探讨了卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）在图像 识别和视频分析中的应用，可以为

复杂度的模型。 这种方法可以在保证用户体验的前提下，大幅提升渲染效率，尤其 适合在移动设备或资源受限环境下运行的应用程序。 在渲染性能优化方面，采用纹理压缩与合并可以有效提升图形 渲染速度。值得注意的是，适度使用动态纹理而非静态纹理，能够 根据场景的变化实时更新，这也增强了模型的交互性和真实感。 为了全面评估优化后的模型效果，我们需要设计评估指标。具 体可包括：  模型精度（与真实数据的偏差量）。 和服务器负担。 数据处理模块将对采集到的原始数据进行预处理，包括去噪、 配准和三维重建等。这一过程将使用多种算法（如点云处理技术和 图像处理技术）来提升数据的质量，同时生成三维模型的基础数 据。值得注意的是，数据处理模块须与后续的模型训练模块无缝衔 接，因此需要统一的数据格式和接口。 模型训练模块则采用深度学习技术，对经过处理的数据进行训 练。在此过程中，我们将利用 GPU 集群实现并行计算，以提高训